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https://github.com/sebastianurdaneguibisalaya/colocaciones-de-credito-fondo-mivivienda-peru
Exploro las Colocaciones de Crédito del Fondo MIVIVIENDA S.A. entre 2018 y 2022, con un conjunto de datos descargado del Portal Nacional de Datos Abiertos del Perú. 🏠
https://github.com/sebastianurdaneguibisalaya/colocaciones-de-credito-fondo-mivivienda-peru
data-analysis jupyter-notebook python
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Exploro las Colocaciones de Crédito del Fondo MIVIVIENDA S.A. entre 2018 y 2022, con un conjunto de datos descargado del Portal Nacional de Datos Abiertos del Perú. 🏠
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/sebastianurdaneguibisalaya/colocaciones-de-credito-fondo-mivivienda-peru
- Owner: SebastianUrdaneguiBisalaya
- Created: 2023-12-19T02:13:47.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-04-26T03:36:33.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2024-04-27T03:35:47.467Z (9 months ago)
- Topics: data-analysis, jupyter-notebook, python
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7143022394557755393/
- Size: 8.12 MB
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README
# **Colocaciones de Créditos del Fondo Mivivienda entre el año 2018 y 2022 - Perú**
### **Autor:** Sebastian Marat Urdanegui Bisalaya
### **Principales hallazgos**
💡¿Sabías que, en el caso del Nuevo Crédito Mivivienda entre 2018 y 2022, la cuota inicial promedio en el departamento de Huánuco es 4 veces mayor que la cuota inicial promedio en Madre de Dios? Y, para el programa de Financiamiento Complementario Techo Propio en el mismo periodo, Junín tiene una cuota inicial media 18 veces mayor que Ucayali.
📚 ¿Cómo lo hice? Aplicando técnicas de exploración de datos y un modelo de machine learning para descubrir patrones y segmentar datos en clústeres significativos.
🔍 Los invito a explorar el artículo y profundizar en los programas del Fondo Mivivienda, descubriendo valiosos insights.
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